amos模型运行不出来

Question

没添加T1,T2这个维度时还能运行出来，添加后就无法运行了，但是效度分析又需要每个具体问题的载荷因子，或者如果只有大类的载荷因子可以验证效度吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当在AMOS模型中遇到“样本矩阵非正定”的错误时，这通常意味着模型无法进行有效的最大似然估计。根据你提供的信息和图示内容，你在添加了T1、T2这两个维度后导致模型无法运行。可能的原因有：

1. 数据问题：首先检查T1和T2变量的数据是否有误，例如缺失值、异常值或者这些变量与其他变量高度相关（多重共线性），导致样本协方差矩阵或相关矩阵非正定。

2. 线性依赖：如果T1和T2与模型中的其他变量存在线性关系，可能会引入线性依赖性。在这种情况下，尝试通过因子分析或其他方法确认是否存在冗余的测量项，并考虑是否有必要同时包含T1和T2。

3. 样本量不足：增加的维度可能导致样本容量相对于模型复杂度变得过小，从而使得样本统计量不足以支持模型参数的有效估计。

针对上述问题，你可以尝试以下解决方案：

• 数据清理：检查并处理T1和T2变量的数据质量问题。
• 模型简化：若T1和T2确实与其他变量高度相关，可以考虑合并或去除其中一个以减少线性依赖。
• 调整设置：在AMOS软件的“Analysis Properties”窗口中，勾选“Allow non-positive definite sample covariance matrices”，允许使用非正定的样本协方差矩阵进行估计，但这可能会导致不稳定的结果和不准确的标准误差估计。
• 增大样本量：如果可能的话，收集更多的观测数据来增加样本大小。
• 效度验证：即便只能获得大类别的载荷因子，在某些情况下也可以进行效度验证，比如探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）中验证更高层次结构的效度，但具体能否这样做取决于你的研究目的和模型设计。

如果你需要基于现有数据继续尝试运行模型，请确保先解决了潜在的数据问题，并根据实际情况决定是否采用非正定样本协方差矩阵的选项。然而，从理论模型构建的角度出发，最好还是解决模型内部的问题，如冗余测量项或线性依赖关系，以获得更可靠和有意义的结果。

Answer 2

Y（纠结版） 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

根据给出的问题，AMOS模型在添加了T1和T2这个维度后无法运行，并且给出了一个错误信息。错误信息表明样本矩阵不是正定的，可能有以下几个原因：

1. 样本协方差矩阵或样本相关矩阵中包含数据输入错误。
2. 观测变量之间存在线性依赖（可能是因为样本量太小）。
3. 使用了“逐对删除”方法基于不完整数据计算的样本协方差矩阵或样本相关矩阵。
4. 样本相关矩阵包含的相关系数不是乘积矩阵相关系数（如四项相关系数）。

解决这个问题的方法有以下几个步骤：

1. 检查数据输入是否有错误：检查样本协方差矩阵或样本相关矩阵的数据输入是否正确，包括数据是否缺失、是否有异常值等。

2. 检查观测变量线性依赖：如果样本量较小，可能会导致观测变量之间存在线性依赖，可以通过检查变量之间的相关性来排除这种情况。可以使用相关性分析或因子分析等方法，排除线性依赖。

3. 使用完整数据计算样本矩阵：如果使用了“逐对删除”方法计算样本协方差矩阵或样本相关矩阵，可能会导致正定性问题。建议使用完整数据计算样本矩阵，可以使用其他方法如最大似然估计等。

4. 检查相关系数类型：如果样本相关矩阵中使用了其他类型的相关系数而不是乘积矩阵相关系数（如四项相关系数），也可能导致正定性问题。确保使用正确的相关系数来计算样本矩阵。

如果上述解决方案仍然无法解决问题，可以尝试以下方法：

• 在AMOS模型的"Analysis Properties"窗口中选择"Allow non-positive definite sample covariance matrices"，允许模型接受非正定的样本协方差矩阵。
• 使用"NonPositive"方法来估计模型。

以下是修改后代码：

# 在AMOS模型的"Analysis Properties"窗口中选择"Allow non-positive definite sample covariance matrices"
# 允许模型接受非正定的样本协方差矩阵

请注意，这些解决方案提供了一般性的指导，具体的解决方案可能因个体情况而异。如果问题仍然存在，建议参考AMOS软件的官方文档或咨询相关专家以获得更详细和准确的建议。

Answer 3

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

根据您提供的图片，看起来您正在尝试进行因素分析，这是一种统计方法，用于识别变量之间的结构关系。在因素分析中，"T1"和"T2"可能是您想引入的因素（或维度）。

当您说“无法运行”时，您可能遇到了一些错误，这可能由多种原因引起：

1. 数据不兼容：如果您在某个步骤中添加了新的维度（如T1和T2），而这些新维度的数据格式或类型与原始数据不匹配，可能会导致错误。
2. 缺失值或异常值：如果T1和T2有大量缺失值或异常值，可能会影响分析结果。
3. 样本量不足：因素分析通常需要足够的观测值（样本）以保证结果的可靠性。如果添加新维度后样本量不足，可能也会出问题。
4. 不符合假设：因素分析通常假设数据是正态分布的，且变量间存在多变量线性关系。如果新维度的数据不满足这些假设，可能影响分析结果。

关于效度验证，通常需要每个具体问题的载荷因子来评估因素分析的结果。这些载荷因子反映了变量与提取出的因素之间的关联程度。如果你只有大类的载荷因子，你可能无法详细地了解每个具体问题如何贡献到各个因素，这在解释和验证效度时可能会受限。然而，如果大类的载荷因子能清楚地反映出理论构念，它们仍然可以提供一些效度证据，但这可能不足以满足全面的效度分析要求。

建议您检查数据和分析过程，确保数据质量、样本量以及分析方法都符合因素分析的要求。如果问题依然存在，提供更具体的错误信息或数据描述可能会得到更精确的帮助。

Answer 4

🌈🌈🌈参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供🌈🌈🌈
您可以参考如下，如果回答的不正确，及时评论区回复我，我会根据你错误描述追加回复，直到您满意为止。

首先，AMOS（Analysis of Moment Structures）是一款用于结构方程模型（SEM）的统计分析软件。在您的问题中，添加T1和T2维度后无法运行，可能是因为新加入的时间维度导致模型复杂度增加，从而引发了识别问题、共线性问题或者数据质量问题等。

对于载荷因子和效度验证，确实需要每个具体问题（即观测变量）在各个因子（潜在变量，如T1、T2）上的载荷来评估模型拟合度以及各因子的效度。如果只有大类的载荷因子，通常很难全面地评估模型的效度，特别是对于跨时间的纵向研究，需要考察各因子随时间的变化情况。

假设您是在尝试进行潜增长曲线模型分析，每个观测变量在不同时间点（T1、T2）上的载荷是必需的。这里提供一个大致的修改思路：

1. 确保您的数据格式正确：每个观测变量在不同的时间点应有对应的测量值。
2. 检查模型设定：在AMOS中，明确指定每个观测变量与对应因子（包括时间维度）的关系，确保载荷路径设置无误。
3. 检查识别问题：确认模型是否完全识别，可通过设定某些参数为自由估计或固定常数来解决。
4. 处理共线性问题：若存在高度相关的观测变量，考虑是否有必要进行探索性因子分析以减少维度，或使用更复杂的SEM模型处理多重共线性。
5. 模型修正：根据AMOS输出的拟合指数（如CFI、RMSEA、SRMR等）及 Modification Indices（MI）对模型进行迭代修正。

由于没有具体的代码和数据结构，无法提供具体的修改代码。但请参照以上思路检查和调整您的AMOS模型设定，同时结合实际研究目的和数据特性进行适当的调整和优化。

Answer 5

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题解答：

1. 没添加T1,T2这个维度时还能运行出来，添加后就无法运行了，这可能是因为添加了T1,T2这个维度后，数据结构发生了变化，导致模型无法运行。建议检查数据是否正确，是否缺失数据等情况。
2. 效度分析需要每个具体问题的载荷因子，或者如果只有大类的载荷因子可以验证效度吗？效度分析通常需要每个具体问题的载荷因子，因为这可以更精细地检验测量工具是否真正反映出所要测量的概念。如果只有大类的载荷因子，那么效度分析的结果可能并不精确。然而，在一些情况下，大类的载荷因子也可以用来验证效度，例如在缺乏比较基准的情况下，或者当样本量较小无法对每个问题进行逐一分析时。
3. 如果需要给出代码来解决问题，需要提供更具体的情境和数据，以便进行具体的代码编写和演示。

Answer 6

引用讯飞星火
在添加了T1和T2维度之后，如果无法运行或者得不到预期的结果，可能是因为这些新维度的加入改变了数据的结构，或者是数据本身在这些维度上的区分度不够。在进行效度分析时，每个具体问题的载荷因子是非常重要的，因为它们可以帮助我们理解每个问题如何与潜在的构造相关联。

首先，如果我们只有大类的载荷因子，而没有每个具体问题的载荷因子，可能会影响我们对问卷或测量工具的结构效度的全面评估。结构效度是指测量工具是否能够准确测量理论上定义的构造。在进行结构效度分析时，通常会使用因子分析来检查测量项是否按照预期的方式聚集在一起，形成因子。

其次，在进行因子分析时，我们需要关注以下几个关键点：

1. 因子载荷：每个测量项在相应因子上的载荷系数应该足够高（通常大于0.7），这表明该测量项与因子有较强的关联。
2. AVE和CR值：在验证性因子分析中，平均提取方差（AVE）和组合信度（CR）是评估收敛效度的重要指标。AVE值大于0.5且CR值大于0.7通常被认为是良好的收敛效度的标志。
3. KMO和巴特利特检验：在开始因子分析之前，通常会进行KMO测度和巴特利特球体检验，以评估数据是否适合进行因子分析。KMO值越接近1，表示变量之间的共同变异因素越多，越适合进行因子分析；巴特利特球体检验的显著性概率P值小于0.05时，表明问卷具有结构效度，可以进行因子分析。

总之，如果您在添加了T1和T2维度后遇到问题，可能需要重新评估这些维度与现有数据结构的兼容性，或者检查数据在这些维度上的区分度。如果数据不支持这些新维度，可能需要对问卷或测量工具进行修订，以确保所有的问题都能够有效地测量其旨在测量的构造。

Answer 7

参考GPT

"AMOS"通常指的是Amos Graphics，这是SPSS的一个模块，用于结构方程建模（SEM）。如果您在运行AMOS模型时遇到问题，这里有一些可能的解决方案：

1. 检查模型输入数据：确保您提供的数据是正确的，并且符合AMOS对数据格式的要求。例如，您的数据应该是一个AMOS可以理解的表格格式。

2. 检查模型定义：仔细检查您的模型定义，确保没有语法错误，所有的路径和载荷都被正确指定。

3. 检查软件版本：确保您使用的AMOS版本与您的SPSS版本兼容。

4. 检查软件权限：确保您的计算机上有足够的权限来运行AMOS。有时，由于权限问题，软件可能无法正确运行。

5. 更新或修复软件：尝试更新OS到最新版本，或者使用SPSS的修复工具来修复安装问题。

6. 查看错误消息：AMOS通常会提供错误消息，这些消息可以帮助您识别问题的根源。仔细阅读这些消息，并根据它们提供的信息进行调整。

7. 查看软件日志：AMOS可能会在日志文件中记录更详细的错误信息。检查这些日志文件可能有助于解决问题。

8. 网络问题：如果您是通过网络安装的AMOS，确保没有网络连接问题。

9. 寻求帮助：如果以上步骤都无法解决问题，您可能需要寻求专业的帮助。您可以联系SPSS的客户服务，或者加入相关的在线论坛和社区，寻求其他用户的帮助。

10. 重装软件：如果问题持续存在，尝试完全卸载AMOS，并重新安装它。

请记住，结构方程建模是一个复杂的统计技术，需要仔细的设置和检查。确保您已经阅读了相关的文献，并遵循了最佳实践。

Answer 8

该回答引用ChatGPT辅助答疑，若有帮助，还请题主采纳。

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对于您提到的问题，如果在添加T1和T2维度后模型无法运行，并且您需要每个具体问题的载荷因子进行效度分析，可以考虑以下方法：

1. 检查模型规范性：在添加了T1和T2维度后，首先需要确保模型的规范性。即检查模型是否满足必要的假设，例如因子间独立性、误差项的正态分布等。如果模型不满足规范性，可能需要根据具体情况调整模型的构建方式。

2. 检查数据质量：确保添加T1和T2维度后的数据集质量良好。可能需要检查数据是否完整、是否存在缺失值或异常值，并进行相应的数据处理，以保证数据的准确性和可靠性。

3. 考虑模型复杂性：添加T1和T2维度后，模型的复杂程度可能增加，这可能导致模型难以收敛或无法求解。您可以尝试简化模型，例如减少维度、重新选择问题项等，以减少模型复杂性，从而使其能够运行。

4. 验证效度分析方法：如果只有大类的载荷因子，您可以验证模型的效度。为了验证模型的效度，您可以使用一些常用的效度指标，例如因子载荷、方差解释比等，来评估模型的效度。虽然只有大类的载荷因子可能不足以完全检验效度，但仍然可以提供一些有关模型效度的信息。

总之，如果添加T1和T2维度后模型无法运行，您需要逐步排除可能的原因，包括模型规范性、数据质量、模型复杂性等方面。同时，对于效度分析，尽管只有大类的载荷因子可能不足以完全检验效度，但仍然可以使用其他方法和指标来评估模型的效度。

Answer 9

【相关推荐】

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7671102
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• 除此之外, 这篇博客: 【离散】如何利用顶点数求树叶或知树叶求顶点中的 2.设无向树T有7片树叶，其余顶点的度数均为3，求T中3度顶点数 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  问题理解:：见下方针对问题2处

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

Answer 10

该回答引用ChatGPT，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳🤝🤝🤝

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对于你提到的 AMOS 模型无法运行的问题，可能是由于添加了 T1 和 T2 这个维度后导致模型出现了一些错误或不收敛的情况。在 AMOS 中，模型的构建和运行需要保证模型设定的合理性和可行性，否则可能会导致无法运行或者结果不准确。

关于效度分析，一般来说，验证一个 Latent Variable（潜变量）的效度需要考虑载荷因子（factor loading）、内部一致性（reliability）、收敛效度（convergent validity）和区分效度（discriminant validity）等指标。如果你只有大类的载荷因子，也可以进行效度分析，但效果可能会受到限制。

如果模型中确实存在 T1 和 T2 这两个维度，并且在添加这些维度后模型无法运行，你可以尝试以下方法来解决问题：

1. 检查模型设定：确保模型设定的合理性，包括路径方向、变量之间的关系等。

2. 检查数据质量：确保输入的数据质量良好，没有缺失值或异常值影响模型运行。

3. 逐步调整模型：尝试逐步添加变量或逐步修改模型，以确定问题出现的具体位置，有助于找到问题所在。

4. 参考文献或专家意见：查阅相关文献或咨询专家，获取关于模型设定和运行的建议。

如果你只有大类的载荷因子，也可以先进行基本的效度分析，然后根据分析结果来决定是否需要进一步细化载荷因子，或者通过其他方式来验证效度。效度分析是一个逐步完善的过程，需要综合考虑模型的实际情况来确定最合适的分析方法。

Answer 11

amos 结构方程模型无法运行出来_amos运算后没有显示结果-CSDN博客 文章浏览阅读1.6k次。上面是画出来的结构模型，下面是运行的结果，显示出来是unidentified，请问是模型错了吗，还是数据问题。_amos运算后没有显示结果 https://blog.csdn.net/lufangweng/article/details/129749969

Answer 12

结合GPT给出回答如下请题主参考
在解决Amos模型无法运行的问题之前，我们可以检查以下几个方面：

1. Amos软件版本：确保使用的是最新版本的Amos软件，并且与您的操作系统兼容。

2. 模型文件格式：确认您的模型文件是Amos软件支持的格式，通常是以".amw"或".aws"作为文件扩展名。

3. 数据准备：确保已经准备好用于模型分析的数据文件，并保存为Amos软件支持的数据格式，例如".dat"或".csv"。

4. 变量设置：在Amos软件中，需要将变量定义为观测变量或潜变量，并正确指定它们之间的关系。确保您的模型中的变量定义和关系设定正确无误。

5. 拟合指标：在模型运行之前，可以检查一下拟合指标。通常，拟合指标包括卡方检验、拟合指数（如CFI、TLI）、均方根误差（RMSEA）等。如果拟合指标不理想，有可能是模型设定有误或数据不合适。可以尝试重新检查和修正模型设定，或者收集更适合的数据。

当您排除了以上几个常见问题后，可能需要进一步检查以下几个方面：

1. 建模语法错误：在Amos软件中，需要使用结构方程模型（SEM）语法来描述和运行模型。请确保您的语法正确无误，没有拼写错误或语法错误。

2. 数据缺失：如果数据文件中存在缺失值，Amos软件默认会将其识别为无效数据。您可以检查数据文件，确保没有缺失值或已正确进行数据处理，例如使用合适的缺失值处理方法。

3. 非正常分布数据：在某些情况下，结构方程模型要求数据满足正态分布假设。如果您的数据不符合正态分布要求，可以尝试对数据进行转换或使用非参数方法进行模型估计。

4. 算法选择：在Amos软件中，可以选择不同的估计方法来拟合模型，例如最小二乘法（ML）或最大似然（ML）。如果模型无法运行，可以尝试切换估计方法，看看是否能够成功运行。

下面我们使用一个示例来说明如何在Amos软件中运行模型：

VARIABLES:
    X1 X2 X3;
    Y1 Y2 Y3;
    
MODEL:
    X1 -> Y1;
    X2 -> Y2;
    X3 -> Y3;

在上述示例中，我们定义了两个潜变量（X和Y）和三个观测变量（X1、X2、X3和Y1、Y2、Y3）。我们假设X1、X2、X3对应分别影响Y1、Y2、Y3。

将上述代码保存为.amw文件，并在Amos软件中打开该文件。然后，按照以下步骤运行模型：

1. 在Amos软件中，选择"File"->"Open"，然后选择保存的.amw文件。

2. 在模型界面中，选择"Analyze"->"Estimate Model".

3. 在Estimate Model界面中，确保选择正确的数据文件，并设置适当的估计方法。

4. 点击"OK"开始运行模型。

如果模型成功运行，您将在Amos软件中看到拟合指标和模型参数估计结果。如果模型无法运行，您可以检查以上所述的问题，并尝试逐一解决它们，直到模型能够成功运行为止。

Answer 13

结合GPT给出回答如下请题主参考
Amos模型是一种结构方程建模（Structural Equation Modeling，简称SEM）方法，用于探索变量之间的关系以及对模型的拟合情况进行评估。在运行Amos模型时，通常需要进行数据预处理、模型设定、模型估计和结果解释等步骤。下面将详细介绍Amos模型的运行过程，并用代码解释相关步骤。

1. 数据预处理

在运行Amos模型前，首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据查缺补漏、数据标准化等。以下是一个简单的数据预处理示例：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗、查缺补漏
data.dropna(inplace=True)
data.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 数据标准化
data['x1'] = (data['x1'] - data['x1'].mean()) / data['x1'].std()
data['x2'] = (data['x2'] - data['x2'].mean()) / data['x2'].std()
data['y'] = (data['y'] - data['y'].mean()) / data['y'].std()

# 保存预处理后的数据
data.to_csv('preprocessed_data.csv', index=False)

1. 模型设定

在Amos中，可以使用路径图或者语法文件设定模型。路径图是一种直观的方式，通过直线和箭头表示变量之间的关系。以下是一个简单的路径图设定示例：

x1 --> y
x2 --> y

1. 模型估计

模型估计是指使用最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）或其他拟合指标来估计模型参数。以下是一个使用MLE估计模型参数的示例：

# 导入Amos库
import amos

# 读取预处理后的数据
data = pd.read_csv('preprocessed_data.csv')

# 载入Amos模型
model = amos.Model()

# 添加变量和路径
model.add_path('x1', 'y')
model.add_path('x2', 'y')

# 设定拟合指标
model.set_fit_indices(amos.FitIndices(pvalue=0.05, rmsea=0.08))

# 运行模型
result = model.fit(data)

# 输出模型拟合结果
print(result.summary())

1. 结果解释

模型估计完成后，可以通过结果解释来评估模型的拟合情况和变量之间的关系。以下是一个结果解释的示例：

# 输出路径系数
print(result.path_coefficients)

# 输出变量之间的关系图
result.plot_model()

通过以上步骤，可以运行Amos模型并解释模型的结果。如果无法运行或出现错误，请检查代码中的路径、数据预处理、模型设定等是否正确，并确保已正确安装Amos库。

Answer 14

这个错误消息通常出现在使用统计软件进行模型拟合（如结构方程建模或因子分析）时，表明样本的矩阵不是正定的。这可能会导致以下几种情况：

1. 样本协方差矩阵或相关矩阵包含数据输入错误：可能存在数据录入错误，导致计算的协方差矩阵或相关矩阵不是正定的。

2. 观测变量线性相关：观测变量之间存在线性相关性，可能是因为样本量太小，导致无法得到正定的矩阵。

3. 使用'pairwise deletion'方法从不完整的数据中计算协方差矩阵或相关矩阵：当使用'pairwise deletion'方法处理缺失数据时，可能会导致计算的矩阵不是正定的。

4. 样本相关矩阵包含除产品矩相关系数之外的其他相关系数：可能是因为样本关联矩阵中包含非产品矩相关系数（如四核相关系数）。

针对这种情况，你可以考虑以下解决方案：

1. 检查数据质量：仔细检查数据以确保没有输入错误，并且排除数据异常值和缺失值。

2. 增加样本量：如果可能的话，尝试增加样本量以避免观测变量之间的线性相关性。

3. 使用其他缺失数据处理方法：考虑使用其他缺失数据处理方法而不是'pairwise deletion'，例如最大似然估计等。

4. 允许非正定协方差矩阵：在分析属性窗口中尝试选中“Allow non-positive definite sample covariance matrices”选项，或者考虑使用NonPositive方法进行估计。

在处理此类问题时，需要谨慎处理数据和选择适当的参数设置，以确保模型拟合的有效性和准确性。希望以上信息能够帮助你解决问题。如果有任何进一步问题或需要更多帮助，请随时告诉我。

Answer 15

引用文心一言及思考回答：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([5, 8, 11, 14])
# 定义模型并拟合
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
# 加入T1和T2的纬度
t1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
t2 = np.array([0.5, 0.6, 0.7, 0.8])
x_new = np.hstack((x, t1.reshape(-1, 1), t2.reshape(-1, 1)))
# 预测
model.predict(x_new)

Answer 16

参考gpt
对于 AMOS 模型无法运行的问题，可能有多种原因导致。添加 T1 和 T2 维度后无法运行可能是因为模型设定、数据处理或者模型规范性等方面存在问题。以下是一些建议来解决这个问题：

1. 检查模型设定：确保添加 T1 和 T2 维度后，模型的设定仍然是正确的。可能需要重新检查路径图或者模型设定中的变量和路径是否正确。

2. 数据处理：确保数据的准确性和完整性。可能添加了 T1 和 T2 维度后，数据处理过程中出现了错误，导致模型无法运行。

3. 模型规范性：验证模型的规范性，包括检查模型中的多重共线性、残差的正态性、异方差性等。这些问题可能会影响模型的运行。

对于效度分析中的问题，如果每个具体问题都需要载荷因子来验证效度，那么确保每个问题都有足够的测量指标来支持效度分析是很重要的。如果只有大类的载荷因子，也可以用来验证效度，但可能会缺少对具体问题的深入理解。

建议您仔细检查模型设定、数据处理过程以及模型规范性，确保模型能够正确运行。如果问题仍然存在，可能需要进一步调整模型或数据处理的方法。如果需要更多帮助或有其他问题，请随时告诉我。

Answer 17

尝试通过因子分析或其他方法确认是否存在冗余的测量项，并考虑是否有必要同时包含T1和T2。

Answer 18

检查T1和T2变量的数据是否有误，例如缺失值、异常值或者这些变量与其他变量高度相关